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Rinsho Seikei Geka Volume 58, Issue 12 （December 2023）

臨床整形外科 58巻12号（2023年12月発行）

Japanese English

論述

機械学習モデルを用いた手根管開放術後の電気生理学的重症度とCTSI-JSSHの変化予測の試み Prediction Assessment of Postoperative Electrophysiological Severity Scale and Clinical Evaluation Score in the Patient with Carpal Tunnel Syndrome 金谷貴子 ¹ , 高瀬史明 ¹ , 乾淳幸 ² Takako KANATANI ¹ , Fumiaki TAKASE ¹ , Atsuyuki INUI ² ¹神戸労災病院整形外科 ²神戸大学医学部附属病院整形外科 ¹Department of Orthopedic Surgery, Kobe Rosai Hospital ²Department of Orthopaedic Surgery, Kobe University Hospital キーワード：手根管症候群 , carpal tunnel syndrome , CTS , 手根管症候群自記式質問票 , carpal tunnel syndrome instrument , CTSI , 電気生理学的評価 , electrophysiological assessment , 臨床評価 , clinical evaluation , 機械学習 , machine learning , ML Keyword: 手根管症候群 , carpal tunnel syndrome , CTS , 手根管症候群自記式質問票 , carpal tunnel syndrome instrument , CTSI , 電気生理学的評価 , electrophysiological assessment , 臨床評価 , clinical evaluation , 機械学習 , machine learning , ML pp.1493-1497

発行日 2023年12月25日 Published Date 2023/12/25

DOI https://doi.org/10.11477/mf.1408202853

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Abstract 文献概要
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参考文献 Reference

背景：機械学習(ML)にて手根管症候群術後変化を予測した．対象と方法：術前の年齢，性別，運動神経終末潜時，感覚神経伝導速度，CTSI(carpal tunnel syndrome instrument)の日本手外科学会版を説明変数として，術後1年の電気生理学的重症度(Stage 1〜5)，CTSI変化量を予測した．結果：二値分類モデル(Stage 1〜3 or 4〜5への変化予測)での正答率／AUCはLogistic回帰；0.81/0.84，Random forest；0.83/0.86，LightGBM；0.87/0.86であり，CTSI変化量予測回帰モデルでR2＝0.68であった．電気生理学的重症度予測モデルでR2＝0.24であった．まとめ：ML応用の可能性を示した．